大型语言模型在最近取得了巨大的增长和进展。人工智能领域随着这些模型的每一次新发布而蓬勃发展。从教育、金融到医疗保健和媒体，大型语言模型几乎在每个领域都有贡献。像GPT、BERT、PaLM和LLaMa这样的著名大型语言模型通过模仿人类正在改变人工智能行业。基于GPT架构并由OpenAI开发的著名聊天机器人ChatGPT通过生成准确而富有创意的内容、回答问题、总结大量文本段落和语言翻译来模仿人类。
什么是向量数据库？
在人工智能和机器学习领域中，一种新颖而独特的数据库类型——向量数据库正变得越来越受欢迎。与最初用于以行和列的形式存储表格数据的传统关系型数据库以及像MongoDB这样将数据存储在JSON文档中的较新的NoSQL数据库不同，向量数据库在性质上有所不同。这是因为向量嵌入是向量数据库旨在存储和检索的唯一一种数据类型。
大型语言模型和所有新应用都依赖于向量嵌入和向量数据库。这些数据库是专门为有效存储和操作向量数据而设计的数据库。向量数据使用点、线和多边形来描述空间中的对象，在计算机图形、机器学习和地理信息系统等各个行业中经常使用。
向量数据库基于向量嵌入，它是一种携带语义信息的数据编码方式，有助于AI系统解释数据并保持长期记忆。这些嵌入是作为机器学习过程的一部分生成的训练数据的压缩版本。它们作为过程中新数据的过滤器，用于运行机器学习的推理阶段。
在向量数据库中，数据的几何特性被用于组织和存储数据。每个项目通过在空间中的坐标和其他赋予其特征的属性来标识。例如，向量数据库可以用于在地理信息系统应用程序中记录有关城镇、高速公路、河流和其他地理特征的详细信息。
向量数据库的优势
- 空间索引 – 向量数据库使用R树和四叉树等空间索引技术，可以基于地理关系（如接近和约束）进行数据检索，这使得向量数据库优于其他数据库。
- 多维索引 – 除了空间索引，向量数据库还可以支持对其他向量数据特性进行索引，以实现基于非空间属性的高效搜索和过滤。
- 几何操作 – 向量数据库通常具有内置的支持几何操作（如交集、缓冲和距离计算），这对于空间分析、路由和地图可视化等任务非常重要。
- 与地理信息系统（GIS）的集成 – 向量数据库经常与GIS软件和工具一起使用，以高效地处理和分析空间数据。
构建大型语言模型的最佳向量数据库
在大型语言模型的情况下，向量数据库越来越受欢迎，其主要应用是存储由LLM训练产生的向量嵌入。
- Pinecone – Pinecone是一款强大的向量数据库，以其出色的性能、可扩展性和处理复杂数据的能力脱颖而出。它非常适合需要即时访问向量和实时更新的应用程序，因为它专为快速高效的数据检索而构建。
- DataStax – DataStax的AstraDB是一款向量数据库，可加快应用程序开发。AstraDB通过与Cassandra操作集成并与AppCloudDB配合使用，简化并加快了应用程序的构建过程。它通过消除繁琐的设置更新的必要性，允许开发人员自动在各种云基础设施上扩展应用程序，从而简化了开发过程。
- MongoDB – MongoDB的Atlas Vector Search功能是将生成式AI和语义搜索集成到应用程序中的重大进展。通过引入向量搜索功能，MongoDB使开发人员能够进行数据分析、推荐系统和自然语言处理。Atlas Vector Search使开发人员能够轻松对非结构化数据进行搜索，从而能够使用首选的机器学习模型（如OpenAI或Hugging Face）生成向量嵌入并将其直接存储在MongoDB Atlas中。
- Vespa – Vespa.ai 是一个功能强大的向量数据库，具有实时分析能力和快速查询返回功能，对于需要快速有效处理数据的企业来说，它是一个有用的工具。其高数据可用性和容错性是其主要优势之一。
- Milvus – Milvus 是一个名为 Milvus 的向量数据库系统，主要用于有效管理复杂数据。它提供快速的数据检索和分析，使其成为需要实时处理和即时洞察的应用的理想解决方案。Milvus 成功处理大型数据集的能力是其主要优势之一。
总之，向量数据库提供了强大的能力，用于管理和分析向量数据，在涉及空间信息的各个行业和应用中都是必不可少的工具。